本文构建并检验了包含两类贿赂（非胁迫性/自愿性与胁迫性/被迫性）与三种信息传递情形（完全可观测、秘密但有通讯、秘密无通讯）的腐败模型，并用塔吉克斯坦429家企业的面板调查数据证实：企业同时存在自愿与被迫两类贿赂、企业通过隐瞒利润来降低被迫贿赂、且收取自愿贿赂的官员并未向提取被迫贿赂的官员传递企业财务信息（模型与识别见第3节、第4节；实证与估计见第5节）[page::1][page::12][page::31][page::33]
本文提出并验证了一种将深度神经网络回归嵌入最小二乘蒙特卡洛（deep LSMC）的求解器，用于含多重不确定性与内生状态动态的递归气候-经济模型（以随机 DICE-2016R2 为示例），并展示了该方法在求取最优反馈策略及开展不确定性定量分析（包括 SCC 分布与 Sobol’ 全局敏感度分析）方面的可行性与计算效率优势 [page::0][page::4][page::22]。
本文提出并实证了“metawisdom”（即群体在选择决策辅助工具阶段表现出的智慧能够提升最终群体准确性）的概念，建立了包含偏差-方差分解的理论模型并导出最优辅助工具分配的解析式，随后通过三项大样本实验（糖果计数、CPI 预测、硬币计数）验证：在多数情形下，让个体选择辅助工具能产生超过随机分配或仅使用最优单一辅助工具的群体准确性提升，且这种提升源于“辅助工具选择所引入的预测多样性”而非单纯向最优工具的聚拢 [page::0][page::5][page::13].
本文提出并实现了一套面向金融时间序列的多维评估框架，比较了 ARIMA–GARCH、VAE 与 TimeGAN 在分布保真（MMD、KS）、时间一致性（ACF、波动聚类）、下游任务效用（均值-方差配置、波动率预测）和隐私泄露（NNDT、MIA）等方面的表现，结果显示 TimeGAN 在综合保真度与时间一致性上优于其他方法，但训练成本和调参敏感性较高；VAE 稳定但平滑极端事件；ARIMA–GARCH 可解释性强且计算代价低但不能捕捉非线性动力学 [page::0]
本文提出并系统阐述了“随机动力学的拓扑超对称性（STS）”框架：将随机微分方程的广义传递算子（GTO）嵌入上同调拓扑场论，从而把混沌定义为GTO谱半径对应的正“压力”（pressure）并且等价于拓扑超对称性自发破缺，同时指出仅斯特拉托诺维奇（Stratonovich）解释能使随机演化算符与GTO一致并具有明确数学含义 [page::0][page::10][page::16][page::24]
本文提出一种面向可实现性的贝叶斯稀疏指数跟踪框架：以指数与成分股收益的线性回归为基础，采用加权Laplace先验并用经验贝叶斯（SAPG）自动标定全局稀疏尺度，同时通过Moreau–Yosida平滑的近端MCMC（MYULA + 预条件MALA）对后验进行抽样，从而量化权重、跟踪误差与再平衡调整的不确定性，并以后验激活概率与幅度阈值构建可执行的支撑选择与再平衡规则以平衡TE与换手率 [page::0][page::6][page::16][page::38]
本文评估 TimeGAN 与 VAE 生成的合成 S&P 500 日收益时序在统计保真性、时间结构与下游任务（组合优化、风险估计、回测）中的实用性，结果显示 TimeGAN 在分布与波动簇集、自相关结构上与真实数据最为接近，基于合成数据构建的均值-方差组合在权重、Sharpe 和风险水平上与真实数据保持高度一致，而 VAE 虽训练更稳定但倾向于平滑极端波动，影响尾部风险估计 [page::0][page::11]
本文通过结构识别方法估计2010–2022年刚果（金）锡出口需求弹性，发现Dodd-Frank实施后价格机制几乎被破坏（需求弹性接近零），且即便2017年暂停监管也未能立即恢复竞争性，直到2019年“华为冲击”引发需求骤增并迫使供应链多样化，市场价格敏感性才显著恢复；研究使用以汇率为核心的还原式估计并在子样本中验证了高度弹性的供给假设（ω≈0.089），为冲突矿产监管可能引发的“僵化-难逆转”结构性后果提供实证证据 [page::0][page::1][page::7][page::8][page::9]
本文在离散时间的可重合二叉树框架下，构建考虑“相对绩效关切”与市场出清条件的均场价格形成模型，证明单一与多群体情形下的市场出清均场均衡（MC-MFE）存在性与唯一性，并给出显式递推解与数值示例，展示相对关切强度θ如何调整风险溢价与头寸分配，以及当(I−Θ)接近奇异时均衡的连续性 [page::2]
本文构建了一个大规模五层组织的多维能力代理模型，比较了 Merit / Seniority / Hybrid / Random 四种晋升规则，并提出两种可操作的缓解手段：选择性降级（试用期+回退）与晋升后定向培训（logistic-derivative 单步更新），结果表明：Peter Principle 在“角色需求急剧变换（high-mismatch）”情形最明显，Merit 最易触发该效应；而在“技能可迁移（transferable-skills）”情形，Merit 保持领先；两种干预均能显著缓解效率损失，且 merit+training 在弱迁移环境下效果尤为突出 [page::6][page::4][page::57].
报告梳理了近期推动脑机接口产业与高端医疗器械的政策落地（含优先审批目录与医保支付项设立），并评估放疗设备（ZAP‑X）、病理AI收费改革、口服自免药与小核酸药物等多个细分方向的临床与商业化进展与市场机会，同时给出覆盖个股的盈利预测与风险提示，为投资者提供行业中短期配置参考 [page::0][page::1][page::2][page::3]
本周报告指出工信部成立“人形机器人与具身智能标准化技术委员会”，通过统一标准有望加速人形机器人从实验室向规模化商业化转化 [page::1]。首批L3级自动驾驶车型在重庆获准规模化上路，标志自动驾驶向“量产应用”进一步推进并带动相关零部件需求增长 [page::2]。人形机器人板块本周上涨5.17%、今年累计收益98.5%，细分中灵巧手、本体与电机等赛道表现领先，建议关注具有规模化量产与产业链整合能力的头部企业与关键零部件标的 [page::3]
本周周报聚焦ETF资金流向与多策略ETF组合表现：报告指出中证A500获得约493亿大额增持，同时债券类ETF周净申购规模更大（近598亿），并推荐关注金融科技ETF等主题配置；报告还系统回顾并比较了多种ETF量化策略（如鑫选绝对收益、全天候风险平价、RSRS中美核心组合等）的回测表现与最新持仓，为不同风险偏好的投资者提供ETF配置与策略选择参考 [page::0][page::7]
本周报告从国家资产负债表视角评估资金面与财政货币政策，判断资金面边际宽松已接近极限、短端利率大幅下行而长端平稳，股债性价比向股票倾斜但幅度有限；报告分析人民币升值更像是境内主体换汇偏好变化而非外资流入，因而未能利好港股；在此背景下，建议以价值和红利类为核心的A+H组合，并以上证50（60%）、中证1000（20%）、30年国债ETF（20%）为当前宽基轮动配置主轴以平衡收益与风险 [page::2][page::3][page::11]
报告认为2026年权益牛市进入“关注盈利”的第二阶段，转债受估值性价比与供需变化制约，整体涨幅预计明显弱于权益；建议偏好转债ETF以应对规模化与风控约束，同时对个券采取自下而上精选（优选业绩改善或估值合理的行业与个券）[page::0][page::9][page::12]
本周周报聚焦第六批高值医用耗材国家集中带量采购开启、行业与个股最新公告及市场表现：国采启动将影响耗材与器械定价与量能；市场上证综指与深证成指双双上涨，医药生物板块小幅上涨但估值仍处于高位；报告维持行业“中性”评级，并继续推荐恒瑞医药“买入”作为重点关注对象 [page::0][page::1]
本周利率债市场呈现利率曲线“陡峭化下行”特征：跨年资金价格小幅上行但总体受央行操作呵护，短端（1Y及以下）利率下行幅度大于长端，10Y-1Y利差扩大至53bp，一级市场发行进入尾声，二级市场成交季节性走低。报告指出政策措辞的微调可能限制进一步大幅降息，但央行将灵活使用期限工具支持流动性，建议把握7Y及以下期限的利差交易与中长期品种补涨机会，同时警惕超长期品种高波动与跨年资金扰动风险 [page::0]
本报告梳理了熊猫债的定义、发展阶段与制度演进，指出熊猫债有助于降低境外发行人融资成本并推动人民币国际化；报告披露截至近年累计发行规模超过1.14万亿元，存量与交易规模近年来显著增长，市场参与主体和产品类型日益多元，但仍面临政策与市场波动风险 [page::0][page::1]
本月报评估海外政策分化：美国劳动力市场趋向软化、通胀核心项普遍放缓并在12月再次降息，短期仍偏谨慎；欧洲经济弱复苏但政策表态偏鹰、市场交易2026年加息预期。国内方面，消费与投资在高基数与政策退坡下放缓，出口在非美需求支撑下表现强劲；政策层面预期以降准优先、财政前置与地方化债扩大内需为主，房地产仍在去库存过程；风险点包括地缘政治及政策/经济超预期变化。综述为资产配置提供“稳中择机、关注结构性机会”的框架建议 [page::0][page::1]
报告发现受圣诞假期及港股通暂停影响，多支港股ETF在二级市场出现显著溢价（部分ETF日度溢价超15%），同时科技与红利类ETF本周净流入较多；我们判断高溢价为假期及申赎通道暂停导致的短期现象，随着港股恢复交易及申赎恢复，溢价预计将快速回归至净值附近，投资者应避免在高溢价时追买并考虑在溢价回归过程中分步执行基于基本面的交易计划 [page::0][page::1][page::2]
